JP7430191B2 - 金融商品推薦方法、装置、電子機器及びプログラム - Google Patents
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Description
クライアントの金融商品推薦要求を受信するステップと、
N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築するステップであって、N、Mはいずれも正の整数であるステップと、
前記M類商品推薦特徴における各類商品推薦特徴に対して、類別に対応する総合商品推薦特徴を取得するステップと、
前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度に基づいて、各金融商品のユーザ推薦割合を決定するステップであって、前記ユーザ推薦割合は各金融商品に対応する被推薦ユーザが全ユーザに占める割合であるステップと、
前記金融商品推薦要求に応答するように、各金融商品のユーザ推薦割合に基づいて推薦金融商品を決定するステップと、を含む。
クライアントの金融商品推薦要求を受信するステップと、
N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築するステップであって、N、Mはいずれも正の整数であるステップと、
前記M類商品推薦特徴における各類商品推薦特徴に対して、類別に対応する総合商品推薦特徴を取得するステップと、
前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度に基づいて、各金融商品のユーザ推薦割合を決定するステップであって、前記ユーザ推薦割合は各金融商品に対応する被推薦ユーザが全ユーザに占める割合であるステップと、
前記金融商品推薦要求に応答するように、各金融商品のユーザ推薦割合に基づいて推薦金融商品を決定するステップと、を含む。
N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築するように構成される特徴構築ユニットであって、N、Mはいずれも正の整数である特徴構築ユニットと、
前記M類商品推薦特徴における各類商品推薦特徴に対して、類別に対応する総合商品推薦特徴を取得するように構成される特徴総合ユニットと、
前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度に基づいて、各金融商品のユーザ推薦割合を決定するように構成される推薦割合決定ユニットであって、前記ユーザ推薦割合は各金融商品に対応する被推薦ユーザが全ユーザに占める割合である推薦割合決定ユニットと、
前記金融商品推薦要求に応答するように、各金融商品のユーザ推薦割合に基づいて推薦金融商品を決定するように構成される商品推薦ユニットと、を含む。
ここで、前記メモリは、コンピュータプログラムを記憶するために用いられ、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行するときに上記態様に記載の方法を実現するために用いられる。
第1設定期間内における設定パラメータの平均値、即ち平均収益率、
第2設定期間内における設定パラメータの変動率の平均値、即ち平均収益変動率、及び
第2設定期間内における組み合わせ特徴の平均値のうちの少なくとも1つの特徴を含み、ここで、組み合わせ特徴は、設定パラメータと正の相関関係にあり、且つ設定パラメータの変動率と負の相関関係にある。
ユーザに推薦した金融商品を決定した後、サーバは、ユーザに推薦した金融商品の状態データをユーザに送信してもよく、このように、ユーザ機器を介してユーザに対応するアカウントにログインした後、図2に示す表示画面のような表示ページにユーザに推薦した金融商品の状態データを表示することができる。ここで、状態データは、金融商品の名称、収益率、ユーザの購入申し込み状況及びユーザ収益状況などのデータを含んでもよい。
は第1設定期間内におけるi番目の金融商品の収益率の平均値であり、i=1,2,3…Nであり、
はt番目のサブ期間におけるi番目の金融商品の収益率であり、t=1,2,3…T1であり、
はt番目のサブ期間に対応する重み値であり、より長期又は短期に注目しているデータを区別するために用いられ、例えば、より長期に注目しているデータであれば、現在時刻から遠いサブ期間の重み値を高く設定してもよく、逆に、より短期に注目しているデータであれば、現在時刻に近いサブ期間の重み値を高く設定してもよい。
の場合、
は幾何平均値であり、即ち各サブ期間の重みは等しく、
、t=1,2,3…T1の場合、
は線形重みであり、現在時刻に近いほど、重み値が大きいことを意味する。もちろん、
は他の可能な重み関数であってもよく、例えば指数関数又は対数関数などであり、本願の実施例はこれについて限定しない。
はN個の金融商品の商品推薦特徴の平均値であり、δaはN個の金融商品の商品推薦特徴の分散である。
はi番目の金融商品のユーザ推薦割合であり、αは割り当て係数であり、αは割り当て可能な総トラフィック割合を特徴付けるために用いられ、αは固定値に設定されてもよいし、変化する値に設定されてもよい。
はt番目のサブ期間におけるi番目の金融商品のデータ値の、t-1番目のサブ期間のデータ値と比較した変化率であり、t=1,2,3…T2である。
の平均値及び分散を計算することができる。
は第2設定期間内における
の平均値であり、δcは第2設定期間内における
の分散である。
はt番目のサブ期間におけるi番目の金融商品の収益率の変動率である。t番目のサブ期間について、t番目のサブ期間の収益率の変動率はt番目のサブ期間~t番目のサブ期間の前のT2個のサブ期間内におけるデータをもとに算出される。例えば、統計時間周期が半年であれば、当日の変動率は当日及び当日までの半年間のデータをもとに算出され、昨日の変動率は昨日及び昨日までの半年間のデータをもとに算出される。
はt番目のサブ期間におけるi番目の金融商品の組み合わせ特徴である。もちろん、上記形態は、組み合わせ特徴の表現形態の1つであり、上記組み合わせ特徴の規則を満たす他の可能な形態を採用してもよく、本願の実施例はこれについて限定しない。
の場合、
は幾何平均値であり、即ち各サブ期間の重みは等しく、
、t=1,2,3…T2の場合、
は線形重みであり、現在時刻に近いほど、重み値が大きいことを意味する。もちろん、
は他の可能な重み関数であってもよく、例えば指数関数又は対数関数などであり、本願の実施例はこれについて限定しない。
はN個の金融商品の商品推薦特徴の平均値であり、δbはN個の金融商品の商品推薦特徴の分散である。
はi番目の金融商品のユーザ推薦割合であり、αは割り当て係数であり、αは割り当て可能な総トラフィック割合を特徴付けるために用いられ、αは固定値に設定されてもよいし、変化する値に設定されてもよい。
ωa+ωb=1(20)
ここで、fiはi番目の金融商品のユーザ推薦割合であり、ωaは第1商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みであり、
はi番目の金融商品の第1商品推薦特徴に対応するユーザ推薦サブ割合であり、ωbは第2商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みであり、
はi番目の金融商品の第2商品推薦特徴に対応するユーザ推薦サブ割合である。
ここで、
はi番目の金融商品のユーザ転化率及び平均収益率に基づいて構築した組み合わせ商品推薦特徴である。もちろん、上記形態は、組み合わせ商品推薦特徴の表現形態の1つであり、上記組み合わせ特徴の規則を満たす他の可能な形態を採用してもよく、本願の実施例はこれについて限定しない。
クライアントの金融商品推薦要求を受信し、それぞれN個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築するように構成される特徴構築ユニット801であって、N、Mはいずれも正の整数である特徴構築ユニット801と、
それぞれ前記M類商品推薦特徴における各類商品推薦特徴に対して、類別に対応する総合商品推薦特徴を取得するように構成される特徴総合ユニット802と、
前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度に基づいて、各金融商品のユーザ推薦割合を決定するように構成される推薦割合決定ユニット803であって、前記ユーザ推薦割合は各金融商品に対応する被推薦ユーザが全ユーザに占める割合である推薦割合決定ユニット803と、
前記金融商品推薦要求に応答するように、各金融商品のユーザ推薦割合に基づいて推薦金融商品を決定するように構成される商品推薦ユニット804と、を含む。
第1設定期間内における設定パラメータの平均値、
第2設定期間内における設定パラメータの変動率の平均値、及び
第2設定期間内における組み合わせ特徴の平均値のうちの少なくとも1つの特徴を含み、組み合わせ特徴は、設定パラメータと正の相関関係にあり、且つ設定パラメータの変動率と負の相関関係にある。
Claims (13)
- 金融商品推薦方法であって、前記金融商品推薦方法はサーバによって実行され、前記金融商品推薦方法は、
クライアントの金融商品推薦要求を受信するステップと、
N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築するステップであって、N、Mはいずれも正の整数であるステップと、
前記M類商品推薦特徴における各類商品推薦特徴に対して、類別に対応する総合商品推薦特徴を取得するステップと、
前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度に基づいて、各金融商品のユーザ推薦割合を決定するステップであって、前記ユーザ推薦割合は各金融商品に対応する被推薦ユーザが全ユーザに占める割合であるステップと、
前記金融商品推薦要求に応答するように、各金融商品のユーザ推薦割合に基づいて推薦金融商品を決定するステップと、を含み、
前記M類商品推薦特徴は、
第1設定期間内における前記設定パラメータの平均値、
第2設定期間内における前記設定パラメータの変動率の平均値、又は
第2設定期間内における組み合わせ特徴の平均値のうちの少なくとも1つの特徴を含み、前記組み合わせ特徴は、前記設定パラメータと正の相関関係にあり、且つ前記設定パラメータの変動率と負の相関関係にある、
金融商品推薦方法。 - N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築する前記ステップは、
前記第1設定期間内の各サブ期間における各金融商品の設定パラメータのデータ値、及び前記各サブ期間に対応する重み値に基づいて、前記第1設定期間内における前記各金融商品の設定パラメータの平均値を取得するステップを含む、
請求項1に記載の方法。 - N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築する前記ステップは、
前記第2設定期間内の各サブ期間における各金融商品の設定パラメータのデータ値に基づいて、前記各サブ期間における前記各金融商品の設定パラメータの変動率を取得するステップと、
前記各サブ期間における前記各金融商品の設定パラメータの変動率、及び前記各サブ期間に対応する重み値に基づいて、前記第2設定期間内における前記各金融商品の設定パラメータの変動率の平均値を取得するステップと、を含む、
請求項1に記載の方法。 - N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築する前記ステップは、
前記第2設定期間内の各サブ期間における各金融商品の設定パラメータのデータ値に基づいて、前記各サブ期間における前記各金融商品の設定パラメータの変動率を取得するステップと、
前記各金融商品の設定パラメータ、及び前記各サブ期間における前記各金融商品の設定パラメータの変動率に基づいて、前記組み合わせ特徴を構築し、且つ
前記第2設定期間内における前記各金融商品の組み合わせ特徴の平均値を取得するステップと、を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記第2設定期間内の各サブ期間における各金融商品の設定パラメータのデータ値に基づいて、前記各サブ期間における前記各金融商品の設定パラメータの変動率を取得するステップは、
前記各サブ期間における前記各金融商品の設定パラメータのデータ値の、前記サブ期間の前のサブ期間のデータ値と比較した変化率を取得するステップと、
前記各金融商品の各サブ期間に対応する変化率の、前記第2設定期間内における平均変化率と比較した乖離程度を取得するステップと、
前記各金融商品の各サブ期間に対応する乖離程度に基づいて、前記各サブ期間における前記各金融商品の設定パラメータの変動率を取得するステップと、を含む、
請求項3又は4に記載の方法。 - 前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度に基づいて、各金融商品のユーザ推薦割合を決定する前記ステップは、
前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する前記各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度を取得するステップと、
前記各金融商品の各類商品推薦特徴に対応する乖離度に基づいて、前記各金融商品のユーザ推薦割合を決定するステップであって、各金融商品のユーザ推薦割合は前記乖離度と正の相関関係にあるステップと、を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記各金融商品の各類商品推薦特徴に対する乖離度に基づいて、前記各金融商品のユーザ推薦割合を決定するステップは、
前記各金融商品の各類商品推薦特徴に対応する乖離度に基づいて、各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦サブ割合を取得するステップと、
前記各金融商品の各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みを取得するステップであって、各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みの総和は100%であるステップと、
前記各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦サブ割合及び前記各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みに基づいて、前記各金融商品のユーザ推薦割合を取得するステップと、を含む、
請求項6に記載の方法。 - 前記金融商品推薦方法は、
前記各金融商品のユーザ転化率を取得するステップであって、前記ユーザ転化率は金融商品に対応する被推薦ユーザのうち前記金融商品を実際に利用したユーザの数が被推薦ユーザの総数に占める割合であるステップをさらに含み、
N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築する前記ステップは、
前記各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、前記第1設定期間内における前記各金融商品の設定パラメータの平均値を取得し、且つ前記第1設定期間内における各金融商品の設定パラメータの平均値及び前記ユーザ転化率に基づいて、前記各金融商品の商品推薦特徴を構築するステップを含む、
請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。 - 各金融商品のユーザ推薦割合に基づいて推薦金融商品を決定する前記ステップの後、前記金融商品推薦方法は、
ユーザに推薦した金融商品の状態データを前記ユーザに送信して、ユーザ機器を介して前記ユーザに対応するアカウントにログインした後、前記ユーザ機器の表示ページに前記ユーザに推薦した金融商品の状態データを表示するステップであって、前記状態データは前記金融商品の名称、収益率を含むステップをさらに含む、
請求項1~4のいずれか一項に記載の方法。 - 金融商品推薦装置であって、
クライアントの金融商品推薦要求を受信し、N個の金融商品における各金融商品の設定パラメータの履歴データに基づいて、各金融商品のM類商品推薦特徴を構築するように構成される特徴構築ユニットであって、N、Mはいずれも正の整数である特徴構築ユニットと、
前記M類商品推薦特徴における各類商品推薦特徴に対して、類別に対応する総合商品推薦特徴を取得するように構成される特徴総合ユニットと、
前記類別に対応する総合商品推薦特徴に対する各金融商品の各類商品推薦特徴の乖離度に基づいて、各金融商品のユーザ推薦割合を決定するように構成される推薦割合決定ユニットであって、前記ユーザ推薦割合は各金融商品に対応する被推薦ユーザが全ユーザに占める割合である推薦割合決定ユニットと、
前記金融商品推薦要求に応答するように、各金融商品のユーザ推薦割合に基づいて推薦金融商品を決定するように構成される商品推薦ユニットと、を含み、
前記M類商品推薦特徴は、
第1設定期間内における前記設定パラメータの平均値、
第2設定期間内における前記設定パラメータの変動率の平均値、又は
第2設定期間内における組み合わせ特徴の平均値のうちの少なくとも1つの特徴を含み、前記組み合わせ特徴は、前記設定パラメータと正の相関関係にあり、且つ前記設定パラメータの変動率と負の相関関係にある、
金融商品推薦装置。 - 前記推薦割合決定ユニットは、
前記各金融商品の各類商品推薦特徴に対応する乖離度に基づいて、各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦サブ割合を取得し、
前記各金融商品の各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みを取得し、各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みの総和は100%であり、
前記各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦サブ割合及び前記各類商品推薦特徴に対応するユーザ推薦重みに基づいて、前記各金融商品のユーザ推薦割合を取得するように構成される、
請求項10に記載の装置。 - 電子機器であって、メモリと、プロセッサとを含み、
前記メモリは、コンピュータプログラムを記憶するために用いられ、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行するときに請求項1~9のいずれか一項に記載の方法を実現するために用いられる、
電子機器。 - プロセッサにより実行されたとき、前記プロセッサに請求項1~9のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させる、
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